Modèle numérique d'élévation haute résolution (MNEHR) généré à partir de données LiDAR. Cette collection de données inclut un Modèle numérique de terrain (MNT) et un Modèle numérique de surface (MNS). Le produit MNEHR est référencé au Système canadien de référence altimétrique de 2013 (CGVD2013). Les données source du produit MNEHR sont acquises par des projets multiples de différents partenaires. Comme les données sont acquises par projet, il n'y a pas d'intégration et d'ajustement vertical entre les projets. Les données de cette collection ont été reprojetées du système de référence de la donnée source vers la projection Lambert de l'Atlas du Canada (EPSG:3979). **Cet élément de métadonnées tiers suit la spécification Spatio Temporal Asset Catalog (STAC).** **Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Modèle numérique d'élévation haute résolution (MNEHR) généré à partir de données LiDAR. Cette collection de données inclut un Modèle numérique de terrain (MNT) et un Modèle numérique de surface (MNS). Le produit MNEHR est référencé au Système canadien de référence altimétrique de 2013 (CGVD2013). Les données source du produit MNEHR sont acquises par des projets multiples de différents partenaires. Comme les données sont acquises par projet, il n'y a pas d'intégration et d'ajustement vertical entre les projets. Les données de cette collection ont été reprojetées du système de référence de la donnée source vers la projection Lambert de l'Atlas du Canada (EPSG:3979). **Cet élément de métadonnées tiers suit la spécification Spatio Temporal Asset Catalog (STAC).** **Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Cet ensemble de données contient les prix du bétail sur le marché manitobain et les volumes vendus dans les centres de vente aux enchères locaux.Description des prix du bétail -source** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

L’indice d’écart d’humidité (indice Z de Palmer) est une estimation des écarts d’humidité par rapport à la normale (moyenne sur 30 ans). Il tente d’exprimer les conditions pour le mois en cours, peu importe ce qui peut s’être passé avant le mois en question.

La moyenne quotidienne est la moyenne de toutes les valeurs unitaires pour un jour donné.

La moyenne mensuelle est la moyenne des valeurs moyennes quotidiennes pour un mois donné.

Suivi haute résolution des changements forestiers au Canada (Année du Changement) 1985-2011Les données relatives aux changements forestiers que renferme ce produit ont une portée nationale (écosystème forestier entier) et offrent la première caractérisation complète des feux de forêt et des récoltes au Canada à une résolution spatiale en rapport avec l’impact humain. Les informations recueillies représentent 27 années de renouvellement des peuplements dans les forêts du pays. Elles proviennent d’une source unique de données cohérentes et spatialement explicites, obtenues de manière entièrement automatisée. La capacité démontrée de caractériser les forêts à une résolution qui saisit l’impact humain est essentielle pour établir la base de référence destinée à la surveillance détaillée des écosystèmes forestiers des points de vue des sciences et de la gestion. Des séries chronologiques de données Landsat ont servi à caractériser les tendances nationales des perturbations causées par le feu et la récolte qui renouvellent les peuplements pour la période de 1985 à 2011 sur les 650 millions d’hectares forestiers du Canada (https://authors.elsevier.com/sd/article/S0034425717301360). Les données Landsat ont une résolution de 30 m, de sorte que les informations relatives aux changements sont très détaillées et en rapport avec l’impact humain. Elles permettent de suivre les changements forestiers annuels qui renouvellent les peuplements. Les types de perturbation renouvelant les peuplements sont étiquetés feu de forêt et récolte, le niveau inférieur de confiance étant aussi fourni. La distinction et la communication des probabilités d’appartenance à une classe inférieure servent à indiquer aux utilisateurs que certains changements étaient difficiles à attribuer à un type, mais qu’ils sont considérés comme correctement catégorisés, de façon générale. Pour avoir un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que des renseignements sur l’évaluation indépendante de l’exactitude des données, voir Hermosilla et coll. (2016; http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17538947.2016.1187673).Les données offertes sont : 1. changement binaire/aucun changement, 2. année du changement et 3. type de changement. Si vous utilisez les données, prière d’en citer la source comme suit : White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G. Hobart. (2017). A nationwide annual characterization of 25 years of forest disturbance and recovery for Canada using Landsat time series. Remote Sensing of Environment. 192: 303-321. DOI: 10.1016/j.rse.2017.03.035. https://authors.elsevier.com/sd/article/S0034425717301360Étendue géographique : Écosystèmes forestiers du Canada (environ 650 Mha).

Ruissellement annuel normal pour 1961 à 1990, en mm** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Une caracteristique est une representation d'un element topographique, comme un lac, un ruisseau, un barrage ou un rapide. Il existe trois categories de caracteristiques hydrographiques : points, lignes et polygones. Tous ces elements topographiques peuvent gener le debit d'eau et (ou) etre dangereux pour la navigation sur un cours d'eau ou plan d'eau. Ces donnees portent sur des caracteristiques de **polygones** naturelles et artificielles, en voici quelques exemples : * brise-lames, * barrages, * rapides, * epaves. [Technical Bulletin : Data migrated to new Ontario Hydro Network (OHN) - Hydrographic Feature Data Classes (PDF)](http://geo2.scholarsportal.info/proxy.html?http:__maps.scholarsportal.info/files/PDFS/public/OGDE/OHN/TB-OHN-PostMigration_101112.pdf) *[SIG]: système d’information géographique** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie. Les valeurs françaises pour le titre et la description du jeu de données proviennent de la province de l’Ontario alors que celles des mots-clés et des noms des ressources sont le résultat d'une traduction automatique (Amazon Translate) **

Les données représentent la fréquence d'apparition de l'eau de surface (pourcentage), qui décrit la fréquence d'apparition de l'eau pour chaque grille au cours de la période de 30 ans allant de 1991 à 2020. Les données couvrent l'ensemble de la masse continentale du Canada, y compris tous les bassins versants transfrontaliers, et ont une résolution spatiale de 30 mètres. La fréquence d'apparition de l'eau de surface est dérivée à l'aide du modèle d'eau de surface de Wang et al. (2023) à partir de toutes les données mensuelles disponibles sur l'eau observées par les satellites Landsat (Pekel et al., 2016). Ici, les eaux permanentes sont représentées par 100%, et les surfaces terrestres permanentes par 0%, de l'occurrence de l'eau pour une grille de 30 mètres par 30 mètres.Références :Pekel, J.-F., A. Cottam, N. Gorelick, A.S. Belward, 2016, High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes. Nature, 540, 418-422.Wang, S., J. Li, and H. A. J. Russell, 2023, Methods for Estimating Surface Water Storage Changes and Their Evaluations. Journal of Hydrometeorology, DOI: https://doi.org/10.1175/JHM-D-22-0098.1.